Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  When less is more: Non-monotonic spike sequence processing in neurons

Arnoldt, H., Chang, S., Jahnke, S., Urmersbach, B., Taschenberger, H., & Timme, M. (2015). When less is more: Non-monotonic spike sequence processing in neurons. PLoS Computational Biology, 11(2): e1004002. doi:10.1371/journal.pcbi.1004002.

Item is

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Genre: Zeitschriftenartikel

Dateien

einblenden: Dateien
ausblenden: Dateien
:
2149569.pdf (Verlagsversion), 812KB
Name:
2149569.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Arnoldt, H., Autor
Chang, S.1, Autor           
Jahnke, S., Autor
Urmersbach, B., Autor
Taschenberger, Holger1, Autor                 
Timme, M., Autor
Affiliations:
1Research Group of Activity-Dependent and Developmental Plasticity at the Calyx of Held, MPI for Biophysical Chemistry, Max Planck Society, ou_578581              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Fundamental response properties of neurons centrally underly the computational capabilities of both individual nerve cells and neural networks. Most studies on neuronal input-output relations have focused on continuous-time inputs such as constant or noisy sinusoidal currents. Yet, most neurons communicate via exchanging action potentials (spikes) at discrete times. Here, we systematically analyze the stationary spiking response to regular spiking inputs and reveal that it is generically non-monotonic. Our theoretical analysis shows that the underlying mechanism relies solely on a combination of the discrete nature of the communication by spikes, the capability of locking output to input spikes and limited resources required for spike processing. Numerical simulations of mathematically idealized and biophysically detailed models, as well as neurophysiological experiments confirm and illustrate our theoretical predictions.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 2015-02-03
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004002
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: PLoS Computational Biology
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: San Francisco, CA : Public Library of Science
Seiten: 15 Band / Heft: 11 (2) Artikelnummer: e1004002 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1553-734X
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/1000000000017180_1